Qwen3.5-Omni-Plus est le modèle Qwen multimodal d’Alibaba pour la création de texte, les assistants vocaux et l’analyse multimédia. Il accepte du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, y compris des entrées mixtes, et produit du texte ou du texte accompagné de parole. Le nom Plus non daté est un alias de famille; le fabricant le décrit actuellement comme fonctionnellement équivalent à Qwen3.5-Omni-Plus 2026-03-15. L’alias et l’instantané nommé restent des choix de modèles distincts.
Son entrée peut réunir une image et une question parlée, ou combiner les images et le son d’une vidéo avec des instructions écrites. Cela le rend utile lorsqu’un résumé purement textuel perdrait le lien entre ce qui est vu et ce qui est entendu. Pour une demande sur des médias, demandez séparément la séquence visible, le texte à l’écran et le contenu parlé, puis des horodatages relatifs à la source lorsque l’ordre des événements compte. Les effets sonores et les autres contenus audio non parlés peuvent contribuer à l’analyse aux côtés de la parole.
Pour une réponse vocale, précisez la langue, le public et la façon de s’exprimer. Le guide de Qwen documente les instructions de volume, de débit de parole et d’émotion. Il indique 113 langues et dialectes en entrée audio et 36 langues et dialectes en sortie vocale, notamment l’anglais, le français, l’allemand et le russe. Le catalogue de voix indique Tina par défaut et inclut des options comme Serena et Ethan. Choisissez la voix et demandez une explication concise à un rythme mesuré plutôt que de laisser la voix d’entrée déterminer le style de sortie.
Le flux vocal HTTP documenté renvoie du texte en continu et des segments audio encodés en Base64. Son exemple WAV utilise du PCM 16 bits, mono, à 24 kHz; une application peut réunir les segments dans un fichier audio ou les décoder pour les lire au fur et à mesure. Il s’agit de génération en continu à partir d’une demande soumise. La détection des tours en direct, la gestion des interruptions et la conversation au microphone relèvent de modèles temps réel portant des noms distincts. Le tableau de la famille Qwen3.5-Omni n’offre pas de mode de réflexion approfondie.
La fiche du modèle indique la recherche Web. Function Calling est documenté pour le déploiement Beijing Chat Completions d’Alibaba avec sortie textuelle, tandis que le tableau de Singapour l’indique comme non pris en charge. La sortie JSON Object est indiquée pour Beijing et non prise en charge pour Singapour. Un modèle peut proposer un appel d’outil, tandis que l’application exécute l’action et renvoie son résultat. Les tableaux Plus indiquent comme non pris en charge la complétion de préfixe, la mise en cache du contexte et l’affinage; l’inférence par lots est prise en charge dans le tableau de l’alias de Beijing et non prise en charge dans celui de Singapour.
La fenêtre de contexte publiée est de 262,144 jetons, avec une entrée maximale de 196,608 jetons et une sortie maximale de 65,536 jetons. Les médias mixtes et le texte partagent le budget de contexte. Le guide HTTP d’Alibaba permet jusqu’à trois heures d’audio ou une heure de vidéo pour cette série; il énumère les formats audio AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC et MP3 et les formats vidéo MP4, AVI, MKV, MOV, FLV et WMV. Les fichiers audio ou vidéo transmis par URL peuvent atteindre 2 GB, tandis que les médias encodés en Base64 doivent faire moins de 10 MB. Ce sont les limites de traitement des fichiers du fabricant, distinctes de la description introductive du modèle qui évoque la compréhension de plus de dix heures d’audio ou de plus de 400 secondes de vidéo 720p échantillonnée à 1 FPS.
Les images ont leurs propres limites de préparation dans ce guide : jusqu’à 20 MB par image transmise par URL, des dimensions supérieures à 10 pixels de chaque côté et un rapport entre le côté le plus long et le côté le plus court ne dépassant pas 200:1. Le guide permet jusqu’à 2,048 images ou fichiers audio transmis par URL et 512 fichiers vidéo transmis par URL; l’entrée Base64 permet jusqu’à 250 fichiers. Ces limites de transfert restent soumises au budget partagé de jetons d’entrée. La série peut combiner plusieurs types de médias dans une seule demande. Choisissez l’extrait pertinent, rendez les petites étiquettes lisibles et expliquez les relations entre les entrées distinctes. Les plafonds documentés de nombre de fichiers varient selon la modalité et la méthode de transfert, tandis que chaque entrée doit toujours tenir dans le budget partagé de jetons.
Le clonage de voix personnalisé est documenté pour le modèle Plus non daté au moyen d’un flux vocal distinct qui crée la voix avant de l’utiliser. La référence doit contenir au moins trois secondes de parole claire ininterrompue, avec des pauses d’au plus deux secondes; utilisez de la parole ordinaire sans musique, chant, bruit ou autre locuteur. Pour WAV, utilisez de l’audio 16 bits. Un extrait de référence sert à créer une voix pour un modèle cible nommé, et cette cible doit correspondre au modèle utilisé pour la parole. Le fabricant recommande 10–20 secondes d’un enregistrement mono de parole sans bruit à au moins 24 kHz, avec un maximum de 60 secondes et un fichier de moins de 10 MB. WAV, MP3 et M4A sont les formats de référence documentés. Le clonage n’est pas pris en charge par l’instantané du 15 mars; le choix d’un modèle daté modifie donc cette partie du flux.
Pour un assistant pédagogique pratique, fournissez un schéma, la question enregistrée de l’apprenant et une courte demande écrite : « Expliquez comment les parties identifiées sont reliées, répondez à la question parlée en anglais et utilisez un ton calme avec un débit plus lent. Fournissez la réponse à l’écrit et à l’oral. » Pour un rapport sur les médias, définissez des sections distinctes pour les événements, le texte visible et la parole, puis demandez des horodatages pour chacune. Préparez les noms ou la terminologie dans le contexte écrit et précisez si le résultat doit être une transcription littérale, une explication ou un résumé prêt pour le public visé.
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Les effets sonores et les autres contenus audio non parlés peuvent contribuer à l’analyse aux côtés de la parole.\n\nPour une réponse vocale, précisez la langue, le public et la façon de s’exprimer. Le guide de Qwen documente les instructions de volume, de débit de parole et d’émotion. Il indique 113 langues et dialectes en entrée audio et 36 langues et dialectes en sortie vocale, notamment l’anglais, le français, l’allemand et le russe. Le catalogue de voix indique Tina par défaut et inclut des options comme Serena et Ethan. Choisissez la voix et demandez une explication concise à un rythme mesuré plutôt que de laisser la voix d’entrée déterminer le style de sortie.\n\nLe flux vocal HTTP documenté renvoie du texte en continu et des segments audio encodés en Base64. Son exemple WAV utilise du PCM 16 bits, mono, à 24 kHz; une application peut réunir les segments dans un fichier audio ou les décoder pour les lire au fur et à mesure. Il s’agit de génération en continu à partir d’une demande soumise. La détection des tours en direct, la gestion des interruptions et la conversation au microphone relèvent de modèles temps réel portant des noms distincts. Le tableau de la famille Qwen3.5-Omni n’offre pas de mode de réflexion approfondie.\n\nLa fiche du modèle indique la recherche Web. Function Calling est documenté pour le déploiement Beijing Chat Completions d’Alibaba avec sortie textuelle, tandis que le tableau de Singapour l’indique comme non pris en charge. La sortie JSON Object est indiquée pour Beijing et non prise en charge pour Singapour. Un modèle peut proposer un appel d’outil, tandis que l’application exécute l’action et renvoie son résultat. Les tableaux Plus indiquent comme non pris en charge la complétion de préfixe, la mise en cache du contexte et l’affinage; l’inférence par lots est prise en charge dans le tableau de l’alias de Beijing et non prise en charge dans celui de Singapour.\n\nLa fenêtre de contexte publiée est de 262,144 jetons, avec une entrée maximale de 196,608 jetons et une sortie maximale de 65,536 jetons. Les médias mixtes et le texte partagent le budget de contexte. Le guide HTTP d’Alibaba permet jusqu’à trois heures d’audio ou une heure de vidéo pour cette série; il énumère les formats audio AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC et MP3 et les formats vidéo MP4, AVI, MKV, MOV, FLV et WMV. Les fichiers audio ou vidéo transmis par URL peuvent atteindre 2 GB, tandis que les médias encodés en Base64 doivent faire moins de 10 MB. Ce sont les limites de traitement des fichiers du fabricant, distinctes de la description introductive du modèle qui évoque la compréhension de plus de dix heures d’audio ou de plus de 400 secondes de vidéo 720p échantillonnée à 1 FPS.\n\nLes images ont leurs propres limites de préparation dans ce guide : jusqu’à 20 MB par image transmise par URL, des dimensions supérieures à 10 pixels de chaque côté et un rapport entre le côté le plus long et le côté le plus court ne dépassant pas 200:1. Le guide permet jusqu’à 2,048 images ou fichiers audio transmis par URL et 512 fichiers vidéo transmis par URL; l’entrée Base64 permet jusqu’à 250 fichiers. Ces limites de transfert restent soumises au budget partagé de jetons d’entrée. La série peut combiner plusieurs types de médias dans une seule demande. Choisissez l’extrait pertinent, rendez les petites étiquettes lisibles et expliquez les relations entre les entrées distinctes. Les plafonds documentés de nombre de fichiers varient selon la modalité et la méthode de transfert, tandis que chaque entrée doit toujours tenir dans le budget partagé de jetons.\n\nLe clonage de voix personnalisé est documenté pour le modèle Plus non daté au moyen d’un flux vocal distinct qui crée la voix avant de l’utiliser. La référence doit contenir au moins trois secondes de parole claire ininterrompue, avec des pauses d’au plus deux secondes; utilisez de la parole ordinaire sans musique, chant, bruit ou autre locuteur. Pour WAV, utilisez de l’audio 16 bits. Un extrait de référence sert à créer une voix pour un modèle cible nommé, et cette cible doit correspondre au modèle utilisé pour la parole. Le fabricant recommande 10–20 secondes d’un enregistrement mono de parole sans bruit à au moins 24 kHz, avec un maximum de 60 secondes et un fichier de moins de 10 MB. WAV, MP3 et M4A sont les formats de référence documentés. Le clonage n’est pas pris en charge par l’instantané du 15 mars; le choix d’un modèle daté modifie donc cette partie du flux.\n\nPour un assistant pédagogique pratique, fournissez un schéma, la question enregistrée de l’apprenant et une courte demande écrite : « Expliquez comment les parties identifiées sont reliées, répondez à la question parlée en anglais et utilisez un ton calme avec un débit plus lent. Fournissez la réponse à l’écrit et à l’oral. » Pour un rapport sur les médias, définissez des sections distinctes pour les événements, le texte visible et la parole, puis demandez des horodatages pour chacune. Préparez les noms ou la terminologie dans le contexte écrit et précisez si le résultat doit être une transcription littérale, une explication ou un résumé prêt pour le public visé.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Create a media brief from a transcript\n\nCreate a compact media brief from this text record. 00:00 title card: 'Refill station'. 00:04 demonstrator opens a bottle. 00:08 speech: 'Fill only to the marked line.' 00:12 demonstrator closes the bottle. Separate visible events, on-screen wording and spoken instruction, retaining timestamps. Do not infer audio effects or actions absent from the record.Three labelled sections with timestamped entries for visible events, visible wording and speech.The spoken fill-line instruction remains distinct from what is explicitly described as visible.qwen3.5-omni-plusQwen3.5-Omni-Plus comprend ensemble le texte, les images, l’audio et la vidéo et renvoie des réponses textuelles ou parlées. Son processus de travail multimodal convient aux assistants vocaux et à l’analyse détaillée de médias, avec des instructions de style vocal et un contexte de 262,144 jetons.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen3.5-Omni-Plus est le modèle Qwen multimodal d’Alibaba pour la création de texte, les assistants vocaux et l’analyse multimédia. Il accepte du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, y compris des entrées mixtes, et produit du texte ou du texte accompagné de parole. Le nom Plus non daté est un alias de famille; le fabricant le décrit actuellement comme fonctionnellement équivalent à Qwen3.5-Omni-Plus 2026-03-15. L’alias et l’instantané nommé restent des choix de modèles distincts.
Son entrée peut réunir une image et une question parlée, ou combiner les images et le son d’une vidéo avec des instructions écrites. Cela le rend utile lorsqu’un résumé purement textuel perdrait le lien entre ce qui est vu et ce qui est entendu. Pour une demande sur des médias, demandez séparément la séquence visible, le texte à l’écran et le contenu parlé, puis des horodatages relatifs à la source lorsque l’ordre des événements compte. Les effets sonores et les autres contenus audio non parlés peuvent contribuer à l’analyse aux côtés de la parole.
Pour une réponse vocale, précisez la langue, le public et la façon de s’exprimer. Le guide de Qwen documente les instructions de volume, de débit de parole et d’émotion. Il indique 113 langues et dialectes en entrée audio et 36 langues et dialectes en sortie vocale, notamment l’anglais, le français, l’allemand et le russe. Le catalogue de voix indique Tina par défaut et inclut des options comme Serena et Ethan. Choisissez la voix et demandez une explication concise à un rythme mesuré plutôt que de laisser la voix d’entrée déterminer le style de sortie.
Le flux vocal HTTP documenté renvoie du texte en continu et des segments audio encodés en Base64. Son exemple WAV utilise du PCM 16 bits, mono, à 24 kHz; une application peut réunir les segments dans un fichier audio ou les décoder pour les lire au fur et à mesure. Il s’agit de génération en continu à partir d’une demande soumise. La détection des tours en direct, la gestion des interruptions et la conversation au microphone relèvent de modèles temps réel portant des noms distincts. Le tableau de la famille Qwen3.5-Omni n’offre pas de mode de réflexion approfondie.
La fiche du modèle indique la recherche Web. Function Calling est documenté pour le déploiement Beijing Chat Completions d’Alibaba avec sortie textuelle, tandis que le tableau de Singapour l’indique comme non pris en charge. La sortie JSON Object est indiquée pour Beijing et non prise en charge pour Singapour. Un modèle peut proposer un appel d’outil, tandis que l’application exécute l’action et renvoie son résultat. Les tableaux Plus indiquent comme non pris en charge la complétion de préfixe, la mise en cache du contexte et l’affinage; l’inférence par lots est prise en charge dans le tableau de l’alias de Beijing et non prise en charge dans celui de Singapour.
La fenêtre de contexte publiée est de 262,144 jetons, avec une entrée maximale de 196,608 jetons et une sortie maximale de 65,536 jetons. Les médias mixtes et le texte partagent le budget de contexte. Le guide HTTP d’Alibaba permet jusqu’à trois heures d’audio ou une heure de vidéo pour cette série; il énumère les formats audio AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC et MP3 et les formats vidéo MP4, AVI, MKV, MOV, FLV et WMV. Les fichiers audio ou vidéo transmis par URL peuvent atteindre 2 GB, tandis que les médias encodés en Base64 doivent faire moins de 10 MB. Ce sont les limites de traitement des fichiers du fabricant, distinctes de la description introductive du modèle qui évoque la compréhension de plus de dix heures d’audio ou de plus de 400 secondes de vidéo 720p échantillonnée à 1 FPS.
Les images ont leurs propres limites de préparation dans ce guide : jusqu’à 20 MB par image transmise par URL, des dimensions supérieures à 10 pixels de chaque côté et un rapport entre le côté le plus long et le côté le plus court ne dépassant pas 200:1. Le guide permet jusqu’à 2,048 images ou fichiers audio transmis par URL et 512 fichiers vidéo transmis par URL; l’entrée Base64 permet jusqu’à 250 fichiers. Ces limites de transfert restent soumises au budget partagé de jetons d’entrée. La série peut combiner plusieurs types de médias dans une seule demande. Choisissez l’extrait pertinent, rendez les petites étiquettes lisibles et expliquez les relations entre les entrées distinctes. Les plafonds documentés de nombre de fichiers varient selon la modalité et la méthode de transfert, tandis que chaque entrée doit toujours tenir dans le budget partagé de jetons.
Le clonage de voix personnalisé est documenté pour le modèle Plus non daté au moyen d’un flux vocal distinct qui crée la voix avant de l’utiliser. La référence doit contenir au moins trois secondes de parole claire ininterrompue, avec des pauses d’au plus deux secondes; utilisez de la parole ordinaire sans musique, chant, bruit ou autre locuteur. Pour WAV, utilisez de l’audio 16 bits. Un extrait de référence sert à créer une voix pour un modèle cible nommé, et cette cible doit correspondre au modèle utilisé pour la parole. Le fabricant recommande 10–20 secondes d’un enregistrement mono de parole sans bruit à au moins 24 kHz, avec un maximum de 60 secondes et un fichier de moins de 10 MB. WAV, MP3 et M4A sont les formats de référence documentés. Le clonage n’est pas pris en charge par l’instantané du 15 mars; le choix d’un modèle daté modifie donc cette partie du flux.
Pour un assistant pédagogique pratique, fournissez un schéma, la question enregistrée de l’apprenant et une courte demande écrite : « Expliquez comment les parties identifiées sont reliées, répondez à la question parlée en anglais et utilisez un ton calme avec un débit plus lent. Fournissez la réponse à l’écrit et à l’oral. » Pour un rapport sur les médias, définissez des sections distinctes pour les événements, le texte visible et la parole, puis demandez des horodatages pour chacune. Préparez les noms ou la terminologie dans le contexte écrit et précisez si le résultat doit être une transcription littérale, une explication ou un résumé prêt pour le public visé.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen3.5-omni-plus | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Exemples : system, user, assistant, tool, function Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle. Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’ID exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objet fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0022 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.012584 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3.5-omni-plus", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen3.5-omni-plus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen3.5-omni-plus',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen3.5-omni-plus
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
qwen3.5-omni-plusQwen3.5-Omni-Plus comprend ensemble le texte, les images, l’audio et la vidéo et renvoie des réponses textuelles ou parlées. Son processus de travail multimodal convient aux assistants vocaux et à l’analyse détaillée de médias, avec des instructions de style vocal et un contexte de 262,144 jetons.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen3.5-Omni-Plus est le modèle Qwen multimodal d’Alibaba pour la création de texte, les assistants vocaux et l’analyse multimédia. Il accepte du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, y compris des entrées mixtes, et produit du texte ou du texte accompagné de parole. Le nom Plus non daté est un alias de famille; le fabricant le décrit actuellement comme fonctionnellement équivalent à Qwen3.5-Omni-Plus 2026-03-15. L’alias et l’instantané nommé restent des choix de modèles distincts.
Son entrée peut réunir une image et une question parlée, ou combiner les images et le son d’une vidéo avec des instructions écrites. Cela le rend utile lorsqu’un résumé purement textuel perdrait le lien entre ce qui est vu et ce qui est entendu. Pour une demande sur des médias, demandez séparément la séquence visible, le texte à l’écran et le contenu parlé, puis des horodatages relatifs à la source lorsque l’ordre des événements compte. Les effets sonores et les autres contenus audio non parlés peuvent contribuer à l’analyse aux côtés de la parole.
Pour une réponse vocale, précisez la langue, le public et la façon de s’exprimer. Le guide de Qwen documente les instructions de volume, de débit de parole et d’émotion. Il indique 113 langues et dialectes en entrée audio et 36 langues et dialectes en sortie vocale, notamment l’anglais, le français, l’allemand et le russe. Le catalogue de voix indique Tina par défaut et inclut des options comme Serena et Ethan. Choisissez la voix et demandez une explication concise à un rythme mesuré plutôt que de laisser la voix d’entrée déterminer le style de sortie.
Le flux vocal HTTP documenté renvoie du texte en continu et des segments audio encodés en Base64. Son exemple WAV utilise du PCM 16 bits, mono, à 24 kHz; une application peut réunir les segments dans un fichier audio ou les décoder pour les lire au fur et à mesure. Il s’agit de génération en continu à partir d’une demande soumise. La détection des tours en direct, la gestion des interruptions et la conversation au microphone relèvent de modèles temps réel portant des noms distincts. Le tableau de la famille Qwen3.5-Omni n’offre pas de mode de réflexion approfondie.
La fiche du modèle indique la recherche Web. Function Calling est documenté pour le déploiement Beijing Chat Completions d’Alibaba avec sortie textuelle, tandis que le tableau de Singapour l’indique comme non pris en charge. La sortie JSON Object est indiquée pour Beijing et non prise en charge pour Singapour. Un modèle peut proposer un appel d’outil, tandis que l’application exécute l’action et renvoie son résultat. Les tableaux Plus indiquent comme non pris en charge la complétion de préfixe, la mise en cache du contexte et l’affinage; l’inférence par lots est prise en charge dans le tableau de l’alias de Beijing et non prise en charge dans celui de Singapour.
La fenêtre de contexte publiée est de 262,144 jetons, avec une entrée maximale de 196,608 jetons et une sortie maximale de 65,536 jetons. Les médias mixtes et le texte partagent le budget de contexte. Le guide HTTP d’Alibaba permet jusqu’à trois heures d’audio ou une heure de vidéo pour cette série; il énumère les formats audio AMR, WAV, 3GP, 3GPP, AAC et MP3 et les formats vidéo MP4, AVI, MKV, MOV, FLV et WMV. Les fichiers audio ou vidéo transmis par URL peuvent atteindre 2 GB, tandis que les médias encodés en Base64 doivent faire moins de 10 MB. Ce sont les limites de traitement des fichiers du fabricant, distinctes de la description introductive du modèle qui évoque la compréhension de plus de dix heures d’audio ou de plus de 400 secondes de vidéo 720p échantillonnée à 1 FPS.
Les images ont leurs propres limites de préparation dans ce guide : jusqu’à 20 MB par image transmise par URL, des dimensions supérieures à 10 pixels de chaque côté et un rapport entre le côté le plus long et le côté le plus court ne dépassant pas 200:1. Le guide permet jusqu’à 2,048 images ou fichiers audio transmis par URL et 512 fichiers vidéo transmis par URL; l’entrée Base64 permet jusqu’à 250 fichiers. Ces limites de transfert restent soumises au budget partagé de jetons d’entrée. La série peut combiner plusieurs types de médias dans une seule demande. Choisissez l’extrait pertinent, rendez les petites étiquettes lisibles et expliquez les relations entre les entrées distinctes. Les plafonds documentés de nombre de fichiers varient selon la modalité et la méthode de transfert, tandis que chaque entrée doit toujours tenir dans le budget partagé de jetons.
Le clonage de voix personnalisé est documenté pour le modèle Plus non daté au moyen d’un flux vocal distinct qui crée la voix avant de l’utiliser. La référence doit contenir au moins trois secondes de parole claire ininterrompue, avec des pauses d’au plus deux secondes; utilisez de la parole ordinaire sans musique, chant, bruit ou autre locuteur. Pour WAV, utilisez de l’audio 16 bits. Un extrait de référence sert à créer une voix pour un modèle cible nommé, et cette cible doit correspondre au modèle utilisé pour la parole. Le fabricant recommande 10–20 secondes d’un enregistrement mono de parole sans bruit à au moins 24 kHz, avec un maximum de 60 secondes et un fichier de moins de 10 MB. WAV, MP3 et M4A sont les formats de référence documentés. Le clonage n’est pas pris en charge par l’instantané du 15 mars; le choix d’un modèle daté modifie donc cette partie du flux.
Pour un assistant pédagogique pratique, fournissez un schéma, la question enregistrée de l’apprenant et une courte demande écrite : « Expliquez comment les parties identifiées sont reliées, répondez à la question parlée en anglais et utilisez un ton calme avec un débit plus lent. Fournissez la réponse à l’écrit et à l’oral. » Pour un rapport sur les médias, définissez des sections distinctes pour les événements, le texte visible et la parole, puis demandez des horodatages pour chacune. Préparez les noms ou la terminologie dans le contexte écrit et précisez si le résultat doit être une transcription littérale, une explication ou un résumé prêt pour le public visé.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen3.5-omni-plus | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
Chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.0022 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.012584 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen3.5-omni-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen3.5-omni-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen3.5-omni-plus', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen3.5-omni-plus
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Create a media brief from a transcript\n\nCreate a compact media brief from this text record. 00:00 title card: 'Refill station'. 00:04 demonstrator opens a bottle. 00:08 speech: 'Fill only to the marked line.' 00:12 demonstrator closes the bottle. Separate visible events, on-screen wording and spoken instruction, retaining timestamps. Do not infer audio effects or actions absent from the record.Three labelled sections with timestamped entries for visible events, visible wording and speech.The spoken fill-line instruction remains distinct from what is explicitly described as visible.